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DeepSeek模型推理的成本优化与资源调度技术.docx
资料介绍
DeepSeek模型推理的成本优化与资源调度技术
一、引言
成本优化（Cost Optimization）和资源调度（Resource Scheduling）是推理服务运营的核心课题，在保证服务质量的前提下，最大化资源利用效率、降低运营成本。DeepSeek在推理成本优化与资源调度方面建立了完善的方案，从资源利用优化到智能调度，从混合实例策略到成本分摊，形成了一套完整的成本优化方案。本文深入解析DeepSeek模型推理的成本优化与资源调度技术。
二、资源利用优化
2.1 GPU利用率提升
DeepSeek通过连续批处理、动态批处理和弹性扩缩容，将GPU利用率从平均40%提升到75%以上，大幅降低单位推理成本。
2.2 显存效率优化
DeepSeek通过PagedAttention、KV缓存量化和激活值压缩，提高显存利用率，在相同显存下支持更高的并发处理能力。
三、混合实例策略
3.1 实例分级
DeepSeek使用不同规格的计算实例处理不同级别的请求，对延迟敏感型请求使用高性能实例，对延迟不敏感型请求使用低成本实例，实现成本优化。
3.2 弹性实例
DeepSeek使用预留实例处理基础负载，使用按需实例处理弹性负载，在成本和灵活性之间取得平衡。
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| 文件名 | 大小 |
| 258-DeepSeek模型推理的成本优化与资源调度技术.docx | 37K |
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